美国加州拉古纳希尔斯讯——2026年10月14日，全球超低功耗全数字事件驱动神经形态AI领域的领导者BrainChip Holdings Ltd.（澳交所代码：BRN，场外市场代码：BRCHF，美国存托凭证代码：BCHPY）今日宣布推出BrainChip Sequora(TM)核心IP，这是一款处理器IP核，能够在电池供电的边缘设备上直接运行生成式AI，包括大语言模型。
作为BrainChip边缘AI发展路线图的下一步，Sequora建立在公司Akida(TM)平台优势的基础之上。其高效性源于模型结构：状态空间设计使内存占用保持恒定，无论数据流或对话持续多长时间。因此，Sequora可适配从数百万参数到30亿参数规模的模型。曾经只能识别信号的设备，如今能够理解、解释并做出响应——且功耗水平仍符合BrainChip客户的预期。
ForwardEdge ASIC首席执行官Frank Ferrante表示："我们的商用及航空航天/国防客户正在将AI设计到许多下一代边缘系统中，这些系统需要在拥挤和充满挑战的环境中进行实时处理和决策，同时对尺寸、重量和功耗的占用要求极低。Sequora将生成式AI融入一个低功耗IP核中，满足了我们定制芯片构建过程中的许多需求。它为我们在任务关键型边缘ASIC中添加设备端智能提供了一条路径。"
Sequora的功能
Sequora消除了一直阻碍生成式AI进入电池供电设备（如耳机和传感器节点）的内存和功耗瓶颈。与Akida搭配使用时，二者将两种工作负载整合为一套解决方案：Akida处理流式传感器数据——振动、音频、雷达、原始射频IQ数据以及生物信号——而Sequora则运行生成式与序列式AI，包括设备端大语言模型、语音到语音交互以及AI智能体。
从消费级语音和可穿戴设备，到航空航天与国防、汽车及工业雷达、工业物联网，再到医疗和生物医学设备等市场，都需要在同一产品中实现传统推理与生成式推理的结合。
edgeAI Inc.首席执行官Jay Kim表示："边缘正是AI在日常基础设施中发挥实际作用的地方，从电表到移动出行系统皆是如此。BrainChip很早就意识到，效率将决定谁能在边缘领域胜出。如今，他们正将同样的思路应用于生成式AI，为依靠小型电池运行的设备带来语言和推理能力。"
Sequora解决的关键挑战包括：
生成式模型在内存带宽上陷入瓶颈
随对话（上下文窗口）及其缓存增长而不断攀升的单词处理成本
内存流量限制了电池供电下的模型规模
使运行时分支行为对汽车、医疗及航空电子认证具有可预测性
设备端单次查询的延迟与隐私问题
传感与生成式AI融于一台设备、一块电池
BrainChip首席执行官Sean Hehir表示："客户需要的不仅仅是一个信号分类器或一个语言模型。他们希望在同一产品、同一块电池上同时拥有这两种能力。Akida与Sequora的结合恰好能够实现这一点。"
由于Sequora在运行生成式与序列式AI时无需将数据传出设备，它满足了一个日益重要的市场需求：在最小化尺寸、重量和功耗的同时，保持数据与AI模型的自主可控性。
供货情况
Sequora现已作为可授权的半导体IP提供。客户可将该设计集成到自有的系统级芯片（SoC）中，并在自己选择的代工厂和工艺节点进行制造。该软件包以可跨工艺移植、完全可综合的寄存器传输级（RTL）代码形式交付，Sequora套件包括验证IP与测试平台、综合脚本与时序约束，以及配备静态图编译器、C++运行时库和模型库的SDK。
关于BrainChip Holdings Ltd.
BrainChip是全球边缘AI片上处理与学习领域的领导者。公司首创的全数字事件驱动AI处理器Akida(TM)运用神经形态原理，在数据采集端仅分析必要的传感器输入，以无与伦比的效率、精度和能耗经济性处理数据。BrainChip的Sequora(TM)是一款高效的数字AI处理器，采用状态空间架构，专为生成式AI及其他大模型设计。BrainChip的技术已部署于航空航天、国防、工业物联网、医疗保健、消费设备和可穿戴设备等多个行业。欲了解更多信息，请访问www.brainchip.com。
